一个以z为中心的圆域内解析的函数f(z),可以 在该圆域内展开成z-z0的幂级数.如果f(z)在zo 处不解析,则在z的邻域内就不能用z-z的幂 级数来表示.但是这种情况在实际问题中却经 常遇到.因此,在本节中将讨论在以z为中心 的圆环域内的解析函数的级数表示法

以光流法为依据,提出了一种基于光流方向信息熵(entropy of oriented optical flow,EOF)统计的方法捕捉微表情关键帧.首先,采用改进的Horn-Schunck光流法提取视频流中相邻两帧图像的微表情运动特征;其次,采用阈值分析法筛选出投影速度模值较大的光流向量;之后,采用图像信息熵统计光流变化角度,进而得到视频序列的方向信息熵向量,通过对熵向量的分析,实现微表情关键帧捕捉;最后,本实验采用芬兰奥卢大学的SMIC微表情数据库和中国科学院心理研究所傅小兰的CASME微表情数据库作为实验样本,通过与传统的帧差法比较,证明了本文提出的算法优于帧差法,能够较好地表现出微表情变化趋势,为微表情识别提供基础

在热力学分析的基础上,以高炉渣为原料,引入适当的添加剂,利用碳热还原-氮化的方法制备了Ca-α-Sialon-SiC粉,得到的Ca-α-Sialon含量最高可以达到81%;利用统计模式识别结合人工神经元网络优化了工艺

一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验） 四、参数的置信区间

2.1.1 随机抽样 2.1.2 无偏点估计 2.1.3 μ的u估计 2.1.4 σ2的χ2估计 2.1.5 μ的t估计

3.1.1 相对数 3.1.2 参数估计 3.1.3 参数检验 3.1.5 列联表分析的方法选择

5.1.1 积矩相关系数 5.1.2 相关系数的假设检验 5.1.3 秩相关

6.1.1 试验设计的随机分配 6.1.2 试验设计的样本容量估计 6.1.3 正交表原理 6.1.4 正交表安排试验

7.1.1 综合评分法 7.1.2 Topsis法 7.1.3 层次分析法 7.1.4 综合指数法

9.1.1 生存函数 9.1.2 生存率计算 9.1.3 时序检验 9.1.4 Gehan比分检验